Does Simulator Sickness Impair Learning Decision Making While Driving a Police Vehicle? | Le mal du simulateur: un frein à l’apprentissage de la prise de décision en conduite d’un véhicule de police?
Notice bibliographique
Résumé
The use of driving simulators is an innovation for police training in Quebec. There are some issues related to their impact on training objectives. This article presents the results of a study involving 71 police cadets who participated in six training sessions with a driving simulator. The training sessions were designed to competencies development to make decisions during emergency driving and pursuit. The nature and consequences of the discomfort experienced by the participants is described. The results highlight the importance of the initial training session. Issues related to providing trainees with adequate support are discussed. Le simulateur de conduite est un outil pédagogique novateur pour la formation policière au Québec. Il comporte des enjeux à l’égard de l’atteinte des objectifs pédagogiques visés. L’article présente les résultats d’une recherche menée auprès de 71 aspirants policiers ayant participé à une formation de six séances au simulateur de conduite visant le développement des compétences en matière de prise de décision en conduite d’urgence et en poursuite. Les résultats dressent un portrait des malaises ressentis par les participants et de leurs impacts. Les résultats montrent également l’importance de la première séance. La discussion s’attarde aux enjeux liés à l’accompagnement des apprenants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».